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如何利用碎片时间提升技术认知与能力? 点击获取答案

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    海量日志架构中的后端数据处理技术对比

    作者 詹玉林 关注 0 他的粉丝 发布于  2018年5月4日

    随着ELK技术的普及,Elasticsearch所提供的强大搜索、分析功能给大家处理各种类型的海量数据提供了可能。随之而来的是如何将各种类型的海量数据以一种通用、便捷、高效的方式进入到ES供其使用。我们迫切需要一种通用的数据处理方式,实现从数据源到ES的全流程处理。本文选用几种数据通用处理方法进行测试,对比各自的优缺点,发现他们所适应的场景。

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    eBay的Elasticsearch性能调优实践

    作者 王佩 关注 0 他的粉丝 ,译者 王纯超 关注 0 他的粉丝   发布于  2018年2月6日 4

    虽然Elasticsearch专为快速查询而设计,但其性能在很大程度上取决于应用程序的场景、索引的数据量以及应用程序和用户查询数据的速度。本文总结了eBay Pronto团队在优化ElasticSearch集群性能上面临的挑战以及应对挑战所构建的流程和工具,还给出了对几种配置进行基准测试的一些结果。

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    Elasticsearch 创始人 Shay Banon:让数据自己说话

    作者 谢然 关注 0 他的粉丝 发布于  2017年11月2日

    Elasticsearch挺进中国市场面临的机遇和挑战如何?阿里云 Elasticsearch 为中国用户提供了哪些新服务?为此,InfoQ 采访了 Elasticsearch 的创始人兼首席执行官 Shay Banon。

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如何使用Elasticsearch构建企业级搜索方案?

作者 陈智发 关注 0 他的粉丝 发布于  2017年9月7日

本文是AI前线社群公开课内容。 说到搜索,大家第一印象一般都是像百度、Google 这样的互联网搜索引擎,这些搜索引擎主要通过网络爬虫抓取互联网上的数据,比如网页、图片、文档、音视频等,任何人都可以在上面输入关键词查询自己想要的信息。 1

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Yelp将核心商家搜索功能迁移至Elasticsearch

作者 Umesh Dangat 关注 0 他的粉丝 ,译者 大愚若智 关注 9 他的粉丝   发布于  2017年8月1日

Yelp工程团队成员通过本文介绍了将原本基于Lucene的商家搜索功能迁移至Elasticsearch的整个过程,老系统的局限,新系统需要解决的问题,以及在整个过程中获得的经验。 1

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eBay里Elasticsearch集群的生命周期

作者 Sudeep Kumar 关注 0 他的粉丝 ,译者 足下 关注 1 他的粉丝   发布于  2017年6月29日

eBay的“Elasticsearch即服务”平台名叫Pronto,它可以为各种不同的搜索用例提供全面管理下的Elasticsearch集群。平台现在管理着至少35个集群,支持多个数据中心部署。为了实现对Elasticsearch集群的最优化管理,这篇文章针对定义一个集群生命周期的方方面面都提供了指导。

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在Elasticsearch中应用机器学习排序LTR

作者 OpenSource Connections 关注 0 他的粉丝 ,译者 杨振涛 关注 5 他的粉丝   发布于  2017年4月13日

OpenSource Connections的一个开发小组近日开源了一款Elasticsearch插件,把LTR(Learning to Rank)带到了Elasticsearch中,从而让开发人员能以更低的门槛在Elasticsearch中通过机器学习来优化自己项目中的搜索排序效果。他们同时还在博客上撰文介绍了该插件的基本原理以及使用方法,本文是该系列文章的第一篇。

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使用Akka、Kafka和ElasticSearch等构建分析引擎

作者 Satendra Kumar 关注 0 他的粉丝 ,译者 足下 关注 1 他的粉丝   发布于  2016年8月15日

在这篇文章里,我将和大家分享一下我用Scala、Akka、Play、Kafka和ElasticSearch等构建大型分布式、容错、可扩展的分析引擎的经验。

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剖析Elasticsearch集群系列第三篇 近实时搜索、深层分页问题和搜索相关性权衡之道

作者 Ronak Nathani 关注 1 他的粉丝 ,译者 韩陆 关注 12 他的粉丝   发布于  2016年8月11日

本文是这个系列的第三篇,我们将讨论Elasticsearch是如何提供近实时搜索并权衡搜索相关性计算的。

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ElasticSearch借助AWS缩放至PB规模

作者 Jamie Alquiza 关注 0 他的粉丝 ,译者 大愚若智 关注 9 他的粉丝   发布于  2016年8月10日

一个规模可观的ElasticSearch集群,基于AWS构建,已为数据节点供应数PB存储,包含数千个Xeon E5 v3内核,使用了十多TB内存,每天索引数十亿事件。这样的集群在设计以及运维策略方面都能给我们提供哪些前车之鉴?

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剖析Elasticsearch集群系列第二篇 分布式的三个C、translog和Lucene段

作者 Ronak Nathani 关注 1 他的粉丝 ,译者 韩陆 关注 12 他的粉丝   发布于  2016年8月9日

剖析Elasticsearch集群系列涵盖了当今最流行的分布式搜索引擎Elasticsearch的底层架构和原型实例。

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剖析Elasticsearch集群系列第一篇 Elasticsearch的存储模型和读写操作

作者 Ronak Nathani 关注 1 他的粉丝 ,译者 韩陆 关注 12 他的粉丝   发布于  2016年7月11日

剖析Elasticsearch集群系列涵盖了当今最流行的分布式搜索引擎Elasticsearch的底层架构和原型实例。 本文是这个系列的第一篇,在本文中,我们将讨论的Elasticsearch的底层存储模型及CRUD(创建、读取、更新和删除)操作的工作原理。 4

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